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title: "Patrones Puntuales"
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Sidebar {.sidebar}
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```{r}
# Define inputs
```
Colonia Atlampa: Patrón puntual de delitos de alto impacto
En este documento se realiza un primer análisis del patrón de las denuncias por delitos de alto impacto en la colonia Atlampa durante el año 2019: homicidio doloso, violación, secuestro, robo de vehículo, a transeúnte y robos con violecia a casa habitación, negocio, transeúnte y transportista.
La fuente de las denuncias es la Fiscalía General de Justicia de la Ciudad de México, disponible en la página:
https://datos.cdmx.gob.mx/pages/home/.
Información
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```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(maptools)
library(sp)
library(rgdal)
library(tidyverse)
library(raster)
library(aspace)
library(sf)
library(spatstat)
#Shape de puntos a objeto point pattern process
S <- readShapePoints("C:/Users/Teletubi/Documents/Git y Github/Proyecto_Final/Analisis de Patrones Puntuales 2019/DAI_Atlampa2019b.shp")
SP <- as(S, "SpatialPoints")
DAI <- as(SP, "ppp")
#Lee calles
S2 <- readShapeLines("C:/Users/Teletubi/Documents/Git y Github/Proyecto_Final/Analisis de Patrones Puntuales 2019/Calles_Atlampa.shp")
SL <- as(S2, "SpatialLines")
#Shape poligono de la Colonia Atlampa
S <- readShapePoly("C:/Users/Teletubi/Documents/Git y Github/Proyecto_Final/Analisis de Patrones Puntuales 2019/poligono_Atlmapa.shp")
SPl <- as(S, "SpatialPolygons")
W <- as(SPl, "owin")
#Se sustituye el poligono:
DAI <- DAI[W]
set.seed(30)
envtux <- envelope(DAI, fun=Gest, nrank=2, nsim=99)
Fenvtux<- envelope(as(DAI,"ppp"),fun=Fest, nrank=2, nsim=99)
```
Column {data-width=300}
-----------------------------------------------------------------------
### Conjunto de datos de patrones puntuales
```{r}
# Graficacalles e imagen
plot(SL, col="blue")
points(DAI, col="red")
legend(x = "topright", legend = c("Calles", "Delitos de Alto Impacto"), fill = c("blue","red"),
title = "Simbología", cex=0.8)
```
Column {data-width=450}
-----------------------------------------------------------------------
### Función empírica G ^(r)
```{r}
plot(envtux, main="G obs vs teo para delitos de alto impacto en Atlampa")
par(mfrow=c(1,1))
```
### Función empírica F ^(r)
```{r}
#Fest()
plot(Fenvtux, main="F obs y teo para delitos de alto impacto en Atlampa")
par(mfrow=c(1,1))
```
Column {data-width=300}
-----------------------------------------------------------------------
### Estimación del kernel
```{r}
bw<- bw.diggle(DAI)
bw<- as.numeric(bw)
plot(density(DAI,.0001))
#lines(SL, col="lightblue")
#points(DAI, col="white", pch=21)
```
### Conclusiones
Función empírica G ^(r):
Los delitos de alto impacto se concentran en lugares específicos y con patrones regulares en la Colonia Atlampa.
Función empírica F ^(r):
Los delitos de alto impacto acumulan de forma rápida y con patrones regulares en la Colonia Atlampa.
Estimación del kernel:
Como se puede observar, los delitos de alto impacto se acumulan principalmente en las calles de Nopal, Eulalia Guzmán y Clavel. Además en los límites de la colonia se pueden observar acumulaciones al sur en la Avenida Ricardo Flores Magón y al norte en el cruce de Circuito Interior Río Consulado y Pino.
